在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最多、缺点最少，是一项重要的决策。以下概述了 Apache Doris 和 TimescaleDB 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Apache Doris 和 TimescaleDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式所致。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Doris 与 TimescaleDB 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 架构 | Doris 可以部署在本地或云端，并兼容各种数据格式，如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
TimescaleDB 构建于 PostgreSQL 之上，并继承了其架构。它使用特定于时序的优化和功能扩展了 PostgreSQL，使其能够有效地管理时序数据。它可以作为单节点、多节点设置或云端托管服务部署。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Timescale 许可证（适用于 TimescaleDB 社区版）；Apache 2.0（适用于核心 PostgreSQL） |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、金融市场数据 |
| 可扩展性 | 通过分布式存储和计算实现水平扩展 |
通过对分区、复制和分片的原生支持实现水平扩展。提供多节点功能，用于跨节点分发数据和查询。 |
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Apache Doris 概览
Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报告和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他 SQL-on-Hadoop 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。
TimescaleDB 概览
TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的热门选择。
Apache Doris 在时序数据方面的应用
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，进行实时分析和报告。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的时间戳数据并提供及时的查询结果。它支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析不同复杂程度的时序数据。
TimescaleDB 在时序数据方面的应用
TimescaleDB 专为时序数据设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，使其能够在多个节点之间分配数据处理，从而实现并行执行和可扩展性。
- SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报告提供熟悉而强大的接口。
- 点查询：点查询是指从数据库中检索特定数据点或少量数据子集。
- 复杂分析：Apache Doris 可以处理复杂的分析场景，这些场景涉及处理大量数据并执行高级计算和聚合。
TimescaleDB 关键概念
- Hypertable（超级表）：超级表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
- Chunk（数据块）：数据块是超级表的分区，包含超级表数据的子集。数据块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
- Distributed Hypertables（分布式超级表）：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超级表，这些超级表跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，使其能够在多个节点之间分配数据和处理，以实现并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。
TimescaleDB 架构
TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时序数据的优化（例如超级表和数据块）扩展了 PostgreSQL。
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Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使在处理海量数据时也能提供亚秒级的查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，使用户能够根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
TimescaleDB 功能
分区
TimescaleDB 使用超级表和数据块自动对时序数据表进行分区，从而简化数据管理并提高查询性能。
专注于时序的 SQL 函数
TimescaleDB 为时序数据应用场景提供了几个专门的 SQL 函数和运算符，例如 time_bucket、first 和 last，这些函数和运算符简化了时序数据的查询和聚合。
查询优化
如前所述，TimescaleDB 扩展了 PostgreSQL 的查询规划器，用于写入和查询时序数据，包括基于时间的索引和数据块剪枝等优化。
Apache Doris 用例
实时分析
Apache Doris 非常适合实时分析场景，在这些场景中，及时洞察和分析大量数据至关重要。它使企业能够监控和分析实时数据流，做出数据驱动的决策，并实时检测模式或异常。
报告和商业智能
Apache Doris 可用于生成报告和进行商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的见解并将数据可视化，以用于报告和分析目的。
数据仓库
Apache Doris 适用于构建需要高性能分析和查询能力的数据仓库解决方案。它为存储、管理和分析大量数据以进行报告和决策制定提供了可扩展且高效的平台。
TimescaleDB 用例
监控和指标
TimescaleDB 非常适合存储和分析监控和指标数据，例如服务器性能指标、应用程序日志和传感器数据。其超级表结构和查询优化使其易于存储、查询和可视化大量时序数据。
物联网数据存储
TimescaleDB 可用于存储和分析物联网数据，例如传感器读数和设备状态信息。它对自动分区和专用 SQL 接口的支持简化了大规模物联网数据集的管理和查询。
金融数据
TimescaleDB 适用于存储和分析金融数据，例如股票价格、汇率和交易量。其查询优化和专用 SQL 函数使其易于执行基于时间的聚合和分析金融数据中的趋势。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，无需任何许可费。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上设置 Apache Doris，而无需承担任何直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
TimescaleDB 定价模型
TimescaleDB 有两个版本：TimescaleDB 开源版和 TimescaleDB Cloud。开源版可以免费使用并且可以自托管，而云版是托管服务，采用按需付费的定价模式，具体取决于存储、计算和数据传输使用量。TimescaleDB Cloud 提供各种定价层级，具有不同级别的资源和功能，例如持续备份和高可用性。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方式。
